[論文レビュー] Efficient Algorithms for Maximum Link Scheduling in Distributed Computing Models with SINR Constraints

Guanhong Pei, Anil Vullikanti|arXiv (Cornell University)|Aug 3, 2012

Mobile Ad Hoc Networks参考文献 24被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、均一な送信電力割り当てにおけるSINRモデル下での最大リンクスケジューリング問題に対する、初めての高速で分散型の定数近似アルゴリズムのセットを提示する。物理層のキャリアスイーピングと、新規の分散型$(\omega_1, \omega_2)$-支配集合の計算を活用することで、$c \in \{1,2,3\}$の条件下で$O(g(L)\log^c m)$という部分線形時間の実行時間を達成し、現実の干渉環境における効率的でスケーラブルな分散型無線スケジューリングへの顕著な一歩を示している。

ABSTRACT

A fundamental problem in wireless networks is the maximum link scheduling problem: given a set $L$ of links, compute the largest possible subset $L'\subseteq L$ of links that can be scheduled simultaneously without interference. This problem is particularly challenging in the physical interference model based on SINR constraints (referred to as the SINR model), which has gained a lot of interest in recent years. Constant factor approximation algorithms have been developed for this problem, but low complexity distributed algorithms that give the same approximation guarantee in the SINR model are not known. Distributed algorithms are especially challenging in this model, because of its non-locality. In this paper, we develop a set of fast distributed algorithms in the SINR model, providing constant approximation for the maximum link scheduling problem under uniform power assignment. We find that different aspects of available technology, such as full/half-duplex communication, and non-adaptive/adaptive power control, have a significant impact on the performance of the algorithm; these issues have not been explored in the context of distributed algorithms in the SINR model before. Our algorithms' running time is $O(g(L) \log^c m)$, where $c=1,2,3$ for different problem instances, and $g(L)$ is the "link diversity" determined by the logarithmic scale of a communication link length. Since $g(L)$ is small and remains in a constant range in most cases, our algorithms serve as the first set of "sublinear" time distributed solution. The algorithms are randomized and crucially use physical carrier sensing in distributed communication steps.

研究の動機と目的

• SINRモデルにおける低複雑度の分散アルゴリズムが、定数近似を達成できるようにする必要性を満たす。
• SINR干渉モデルに内在する非局所性と非対称性の課題を、分散型無線ネットワークにおいて克服する。
• 通信モード（フルデュプレックス／ハーフデュプレックス）および電力制御戦略（非適応的／適応的）が、分散スケジューリングの性能に与える影響を調査する。
• すべての選択されたリンクがそのスケジューリング状態を把握していることを保証する分散アルゴリズムを設計する。これは実用的ネットワーキングにおける重要な要件である。
• 均一な送信電力割り当て下で、定数近似比を維持しつつ、部分線形実行時間の達成を図る。

提案手法

• SINRモデルにおける分散型リンクスケジューリングのためのコアな構造的抽象化として、$(\omega_1, \omega_2)$-支配集合の概念を導入する。
• 衝突グラフや衝突検出に依存せずに、分散通信ステップを可能にするために物理層キャリアスイーピングを用いる。
• ScheidelerらのプロトコルをSINRモデルに適合させ、$O(\log m)$スロット内で定数密度の支配集合を構築する。
• 3段階の分散アルゴリズムを実装する：(1) 影響度チェック、(2) $(\omega_1, \omega_4)$-支配集合による支配集合構築、(3) 最終的なリンク集合を形成するための後処理。
• 幾何的性質と電力スケーリングを活用して、支配集合が最適スケジュールの定数近似を提供することを保証する。
• アルゴリズムの各ステップで明示的な分散シグナリングにより、スケジューリングに関与するすべてのノードがその参加状況を把握していることを保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SINRモデルにおける分散アルゴリズムは、部分線形実行時間で最大リンクスケジューリングの定数近似を達成できるか？
• RQ2 フルデュプレックス／ハーフデュプレックス通信モードおよび非適応的／適応的電力制御戦略が、SINRモデルにおける分散スケジューリングアルゴリズムの性能に与える影響は何か？
• RQ3 物理層キャリアスイーピングは、グラフベースの衝突モデルに依存せずに、分散協調を効果的に可能にすることができるか？
• RQ4 リンク多様性$g(L)$は、SINRモデルにおける分散スケジューリングアルゴリズムの効率にどのような影響を与えるか？
• RQ5 すべてのスケジュールされたリンクがその選択状況を明示的に把握していることを保証する分散アルゴリズムを設計することは可能か？

主な発見

• 提案されたアルゴリズムは、均一な送信電力割り当て下でSINRモデルにおける最大リンクスケジューリングに対して定数近似を達成する。
• 実行時間は$O(g(L)\log^c m)$（$c \in \{1,2,3\}$）であり、この問題に対する最初の部分線形時間分散ソリューションである。
• アルゴリズムは確率的であり、衝突検出や集中型調整の仮定に依存せず、物理層キャリアスイーピングに依存している。
• $(\omega_1, \omega_2)$-支配集合の分散プロトコルによる構築により、非局所的干渉環境においても効率的かつスケーラブルなスケジューリングが可能になる。
• 従来、分散SINRスケジューリングで未検討であった、実用的システム要因（フルデュプレックス／ハーフデュプレックス動作、電力制御戦略）を考慮したアプローチである。
• アルゴリズムは、すべての選択されたリンクがそのスケジューリング状態を明示的に把握していることを保証しており、ネットワークプロトコルにおける重要な実用的要件を満たしている。